[18p-S2_204-1~10] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

15:45 〜 16:00奨励賞エントリー

[18p-S2_204-7] 機械学習力場によるScAlNの強誘電特性への組成・構造歪み効果の解析

〇(M1)佐橋 遼太朗¹、Chen Po-Yen¹、溝口 照康² (1.東京大工、2.東京大生研)

キーワード：

強誘電体、機械学習力場、ScAlN

機械学習力場を用いた大規模分子動力学法により、Sc濃度（組成）および面内歪みやc/a比（構造）が強誘電特性に及ぼす影響を系統的に解析した。実験では分離が困難なこれら二つの因子を独立に変化させ、それぞれが抗電界や分極値に対してどのように寄与するかを定量的に明らかにした。当日は、組成と構造歪みの相関を含めた詳細な解析結果を報告する。